ggchord 汉语使用指南

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ggchord 汉语使用指南

本教程完整介绍 ggchord 的工作流程：准备输入数据、在 R 中导入文件、校验与清理数据，以及逐层构建图形。

1. 前期数据准备

包需要三类输入数据，均为普通数据框。

【必须】序列信息数据（`seq_data`）

列名	类型	说明
`seq_id`	字符	序列唯一标识
`length`	整数	序列长度（必须为正数）

示例：

seq_id	length
MT108731.1	64323
MT118296.1	32090
OQ646790.1	57367
OR222515.1	83080

从 FASTA 文件生成该表格的常见方法：

seqkit fx2tab -nil examples/fasta/*.fna | sed '1i seq_id\tlength' > examples/seq_track.tsv

【可选】比对数据（`ribbon_data`）

每行表示两条序列之间的一个比对片段（列名遵循常见比对工具的输出约定）：

列名	类型	说明
`qaccver`	字符	查询序列 ID
`saccver`	字符	目标序列 ID
`length`	整数	比对长度（bp）
`pident`	数值	相似度百分比（0–100）
`qstart`	整数	查询序列上的起始位置
`qend`	整数	查询序列上的终止位置
`sstart`	整数	目标序列上的起始位置
`send`	整数	目标序列上的终止位置

示例行：

qaccver	saccver	length	pident	qstart	qend	sstart	send
MT108731.1	MT118296.1	24856	98.612	26298	51139	7121	31959
MT108731.1	MT118296.1	4412	97.031	21513	25922	2365	6772
MT108731.1	MT118296.1	464	94.181	20691	21146	1032	1495

例如，BLAST 的 -outfmt 7 标准输出可以直接解析为该表格：

seqs=("MT108731.1" "MT118296.1" "OQ646790.1" "OR222515.1")
ext="fna"
for ((i=0; i<${#seqs[@]}-1; i++)); do
  for ((j=i+1; j<${#seqs[@]}; j++)); do
    blastn \
      -outfmt '7 qaccver saccver pident length mismatch gapopen qstart qend sstart send evalue bitscore qcovs qlen slen sstrand stitle' \
      -query "examples/fasta/${seqs[$i]}.${ext}" \
      -subject "examples/fasta/${seqs[$j]}.${ext}" \
      -out "examples/blastn/${seqs[$i]}__${seqs[$j]}.o7"
  done
done

【可选】基因数据（`gene_data`）

每行表示一条序列上的一个基因（或其他特征）：

列名	类型	说明
`seq_id`	字符	基因所属序列 ID
`start`	整数	基因起始位置
`end`	整数	基因终止位置
`strand`	字符	链方向（`+` 或 `-`）
`anno`	字符	基因注释 / 功能类别

示例行：

seq_id	start	end	strand	anno
MT108731.1	60709	63087	+	hypothetical protein
MT118296.1	14628	16301	+	virion structural protein
OQ646790.1	43765	46140	+	integrase
OQ646790.1	13194	15551	+	tail tape measure protein

例如，可由 GFF3 文件转换得到：

library(tidyverse)
gff3FilesPath <- list.files(path = "examples/gff3", pattern = "\\.gff3$", full.names = TRUE)
gff3Table <- map_df(gff3FilesPath, ~read_tsv(.x, show_col_types = F, comment = "#",
  col_names = F) %>% set_names(c("seq_id", "source", "type", "start", "end",
  "score", "strand", "phase", "attributes")))
geneTrackTable <- gff3Table %>%
  filter(type == "CDS") %>%
  mutate(anno = str_extract(attributes, "(?<=product=)[^;]+(?=;)")) %>%
  select(seq_id, start, end, strand, anno)
write_tsv(geneTrackTable, "examples/gene_track.tsv")

2. 在 R 中导入 FASTA / BLAST / GFF3 数据

外部命令行工具（BLAST、seqkit 等）通常用于准备数据，但它们产出的文件也可以直接用包内置的导入助手在 R 中读取，从而把「在 R 外准备数据」与「在 R 中导入并绘图」两个步骤清晰分开：

library(ggchord)

# FASTA -> seq_data（读取并合并全部示例 FASTA 文件）
seq_data <- invisible(read_fasta_lengths(files = "examples/fasta/*.fna"))

# BLAST -outfmt 6/7 表格输出 -> ribbon_data（12 或 17 列自动识别）
ribbon_data <- invisible(read_blast(files = "examples/blastn/*.o7"))

# GFF3 -> gene_data（默认取 CDS；anno 从 product/Name/... 属性提取）
gene_data <- invisible(read_gff3(files = "examples/gff3/*.gff3"))

ggchord(seq_data, ribbon_data, gene_data) +
  geom_seq() + geom_ribbon() + geom_gene()

read_blast() 保留有用的额外列（evalue、bitscore、qcovs、qlen、 slen、sstrand、stitle）；read_gff3() 保留 type、source、 score、phase、attributes；read_fasta_lengths() 可通过 header_delim = "|" 拆分 NCBI 风格标题。

3. 使用教程：从数据到弦图

本节把准备好的数据逐步变成完整弦图。每一步都给出简短示例与对应图片。

3.1 校验并清理数据

data(seq_data_example)
data(ribbon_data_example)
data(gene_data_example)

validate_ggchord_data(seq_data_example, ribbon_data_example, gene_data_example)

clean_ggchord_data(seq_data_example, ribbon_data_example, gene_data_example,
                   unknown_id = "drop", out_of_range = "clip",
                   reversed_interval = "sort", invalid_pident = "clip")

ggchord() 默认也会执行校验（validate = "warn"）。用 "error" 可在严重问题时停止，用 "none" 可跳过诊断以处理大数据。

3.2 筛选并合并 Ribbon

kept <- filter_ggchord_ribbons(ribbon_data_example, min_pident = 90,
                               drop_self_links = TRUE,
                               sort_by = "pident")
dedup <- deduplicate_ggchord_ribbons(kept$data, by = "exact",
                                     keep = "best_pident")
merged <- merge_ggchord_ribbons(dedup$data, max_gap = 0)

返回的 $data 可直接传入 ggchord()。

3.3 从序列弧线开始

ggchord(seq_data_example) +
  geom_seq()

序列弧线。

3.4 加入比对连接带

ggchord(seq_data_example, ribbon_data_example) +
  geom_seq() + geom_ribbon()

按相似度着色的连接带。

3.5 加入基因与标签

ggchord(seq_data_example, gene_data = gene_data_example) +
  geom_seq() + geom_gene() + geom_gene_label_repel()

带防重叠标签的基因箭头。

3.6 加入坐标轴与序列标签

ggchord(seq_data_example) +
  geom_seq() + geom_axis() + geom_seq_label()

坐标轴与序列标签。

3.7 对序列分组

seq_grouped <- transform(seq_data_example,
                         seq_group = c("host", "host", "phage", "phage"))

ggchord(seq_grouped, ribbon_data_example, gene_data_example) +
  geom_seq(seq_group = "seq_group",
           seq_group_colors = c(host = "#E41A1C", phage = "#377EB8")) +
  geom_ribbon() + geom_gene()

带组间空隙和组标签的分组序列。

3.8 映射数值列与 Ribbon 方向

rb_scored <- transform(ribbon_data_example,
                       bitscore = seq_len(nrow(ribbon_data_example)) * 10)

ggchord(seq_data_example, rb_scored) +
  geom_seq() +
  geom_ribbon(ribbon_color_by = "bitscore",
              ribbon_alpha_by = "bitscore",
              ribbon_direction = "linetype")

连续填充、透明度与方向映射。

3.9 高亮区间与连接带

regions <- data.frame(seq_id = "MT108731.1",
                      start = 1000, end = 4000, color = "orange")

ggchord(seq_data_example, ribbon_data_example) +
  geom_seq() + geom_ribbon() +
  geom_seq_region(regions = regions) +
  geom_ribbon_highlight(ribbon_ids = 1)

序列区间与连接带高亮。

3.10 绘制通用 feature

features <- data.frame(seq_id = c("MT108731.1", "MT118296.1"),
                       start = c(1000, 500), end = c(4000, 2000),
                       strand = c("+", "-"), type = c("CDS", "tRNA"))

ggchord(seq_data_example, ribbon_data_example) +
  geom_seq() + geom_ribbon() + geom_feature(features)

用 geom_feature() 绘制的通用 feature。

3.11 应用主题与 scale

ggchord(seq_data_example, ribbon_data_example, gene_data_example) +
  geom_seq() + geom_ribbon() + geom_gene() + geom_axis() +
  scale_color_manual(values = c("MT108731.1" = "#E41A1C",
                                "MT118296.1" = "#377EB8",
                                "OQ646790.1" = "#4DAF4A",
                                "OR222515.1" = "#984EA3")) +
  theme(panel.background = element_rect(fill = "grey95"),
        legend.position = "bottom", legend.box = "horizontal")

统一图例的主题化图形。

3.12 发表级精细控制

ggchord(seq_data_example, ribbon_data_example, gene_data_example,
        title = "ggchord") +
  geom_seq(seq_radius = c(3.3, 2.5, 1.8, 1.25),
           seq_orientation = c(-1, -1, 1, -1),
           seq_colors = c("MT108731.1" = "#E76F51",
                          "MT118296.1" = "#264653",
                          "OQ646790.1" = "#2A9D8F",
                          "OR222515.1" = "#D9A62E")) +
  geom_ribbon(ribbon_alpha = 0.45) +
  geom_gene() +
  geom_gene_label_repel(gene_label_size = 2, seed = 42) +
  geom_seq_label() +
  geom_axis() +
  theme(plot.background = element_rect(fill = "#FBF9F6", colour = NA),
        panel.background = element_rect(fill = "#FBF9F6", colour = NA))

精细控制下的完整弦图。

6. 灵活的参数格式

序列级参数（seq_radius、seq_gap、axis_label_size 等）支持单值、无名向量、按序列 ID 命名的向量/列表、按序列顺序命名的列表（"1"、"2"…）或无名列表。基因级参数（gene_label_rotation、gene_offset 等）还额外支持按链方向（+/-）指定。以下写法均合法：

# 1. 全部使用同一个值
gene_label_rotation = 20

# 2. 每条序列按链方向分别指定
gene_label_rotation = c("+" = -15, "-" = -45)

# 3. 按序列 ID 名称指定
gene_label_rotation = list(
  "MT118296.1" = c("+" = -15, "-" = -45),
  "OR222515.1" = c("+" = 30, "-" = -30),
  "MT108731.1" = c("+" = 15, "-" = -15),
  "OQ646790.1" = c("+" = 0,  "-" = 0)
)

# 4. 按序列顺序指定（"1" 表示第一条序列）
gene_label_rotation = list(
  "1" = c("+" = -15, "-" = -45),
  "2" = c("+" = 30, "-" = -30),
  "3" = c("+" = 15, "-" = -15),
  "4" = c("+" = 0,  "-" = 0)
)

# 5. 无名列表：按序列顺序（与 #4 等价）
gene_label_rotation = list(
  c("+" = -15, "-" = -45),
  c("+" = 30, "-" = -30),
  c("+" = 15, "-" = -15),
  c("+" = 0,  "-" = 0)
)

# 6. 长度为一的列表会循环应用到每条序列
gene_label_rotation = list(20)

7. 图层参考

图层	函数	说明
序列弧线	`geom_seq()`	为每条序列绘制弧线（或直线），含方向箭头
比对连接带	`geom_ribbon()`	根据比对结果绘制彩色连接带
基因箭头	`geom_gene()`	绘制基因/特征箭头多边形
基因标签	`geom_gene_label()`	在固定位置绘制基因标签
防重叠基因标签	`geom_gene_label_repel()`	类 ggrepel 标签：带引导线、支持换行与重叠隐藏
坐标轴	`geom_axis()`	绘制坐标轴线、主/次刻度与刻度标签
序列标签	`geom_seq_label()`	在弧线内侧/外侧放置序列名称

8. 图形解读

序列弧线——每条彩色弧线代表一条序列，长度按比例映射，箭头表示方向。
连接带——连接序列之间的彩色区域代表比对/同源区间；默认颜色编码相似度、查询或目标序列。
基因箭头——绘制在序列上的箭头多边形；颜色编码链方向或功能类别，可选标签。
坐标轴——每条弧线外侧的刻度与数字标注序列位置。

延伸阅读

These binaries (installable software) and packages are in development.
They may not be fully stable and should be used with caution. We make no claims about them.
Health stats visible at Monitor.

ggchord 汉语使用指南

1. 前期数据准备

【必须】序列信息数据（seq_data）

【可选】比对数据（ribbon_data）

【可选】基因数据（gene_data）

2. 在 R 中导入 FASTA / BLAST / GFF3 数据

3. 使用教程：从数据到弦图

3.1 校验并清理数据

3.2 筛选并合并 Ribbon

3.3 从序列弧线开始

3.4 加入比对连接带

3.5 加入基因与标签

3.6 加入坐标轴与序列标签

3.7 对序列分组

3.8 映射数值列与 Ribbon 方向

3.9 高亮区间与连接带

3.10 绘制通用 feature

3.11 应用主题与 scale

3.12 发表级精细控制

6. 灵活的参数格式

7. 图层参考

8. 图形解读

延伸阅读

【必须】序列信息数据（`seq_data`）

【可选】比对数据（`ribbon_data`）

【可选】基因数据（`gene_data`）